9月5日，“2026智行无界·价值重塑暨第四届数智企业创新峰会”在杭州顺利举行。大会由浙江省及杭州市相关行业学协会主办、指导，数智研习社承办，汇聚人工智能、智能制造、新零售及数字化服务等领域的企业代表与行业专家，共探企业数智化转型路径。

微宏携《AI时代的企业流程底座》主题演讲亮相，围绕 AI 如何理解企业业务、参与流程执行、实现人机协同展开分享，并在本次峰会中荣获“2026年度价值卓越奖”。

1. AI越强大，企业流程越重要

当 AI 从内容生成逐步进入业务判断与执行，企业面临的问题也更加具体：如何让 AI 参与真实业务，与员工和业务系统协同完成工作？

在此次主题演讲中，微宏提出——流程既是 AI 的工作方式，也是企业的控制边界。

企业中的一项业务，往往需要多个岗位和系统协同完成。从订单确认到生产交付，从采购申请到验收付款，每个环节都有相应的规则、数据与责任要求。AI 要参与其中，就需要知道业务处于什么阶段、当前任务由谁负责、哪些操作需要确认，以及结果应当交给谁。

流程将这些信息与执行要求连接起来，为 AI 提供明确的业务背景，并组织人员、智能体与系统共同推进任务。企业由此能够把分散的智能应用融入日常运营，让 AI 的能力服务于完整的业务过程。

2.贯通流程全生命周期，让业务设计落到执行

在实际运营中，企业常常面临这样的困境：流程分散在多个系统中，跨部门协作依赖人工接力；制度文件已经建立，实际执行却存在偏差；管理者发现了效率瓶颈，流程调整与效果验证仍然困难。

围绕这些问题，微宏在演讲中介绍了基于 AlphaFlow 的全生命周期流程底座，通过 BPA、BPMA、BPI 贯通流程设计、执行与优化。

ØAlphaFlow BPA 流程规划设计平台。统一管理流程架构、模型、制度、组织责任、规则与知识，帮助企业将业务要求沉淀为可治理、可复用的流程资产，明确业务如何开展、岗位承担什么责任、关键控制点设在哪里。

ØAlphaFlow BPMA 流程自动化平台。连接人员任务、智能体、工具与业务系统，支撑跨部门、跨系统的端到端执行。通过流程引擎管理任务状态、流转规则与异常处理，让工作有序衔接，关键操作能够追踪，人工在需要时及时介入。

ØAlphaFlow BPI 流程挖掘平台。利用运行数据还原真实业务过程，识别等待、返工、异常路径与执行偏差，帮助企业找到改进机会，并验证优化措施是否有效。

从设计形成标准，通过执行积累数据，再依据运行结果持续改进，企业由此建立起完整的流程管理闭环，也为 AI 参与业务提供稳定的基础。

3. 让AI理解当前任务，与员工协同完成工作

AI 如何获得与当前工作对应的信息？微宏在演讲中介绍了流程上下文（Process Context）的作用。

当前处理的是哪一项任务？谁负责、可以访问哪些信息？执行受到哪些制度与规则约束？处理结果应当写入哪里？这些信息共同构成 AI 参与业务的依据。

通过关联流程实例、角色权限、制度知识与运行状态，平台为智能体提供具体的任务背景，减少员工反复补充信息的负担，让 AI 的判断与操作贴合当前业务。

在微宏呈现的人机协同方式中，智能体可以作为助理，承担信息整理、识别、填单等重复工作；可以辅助分析与比对，为员工提供建议和依据；也可以在授权范围内调用工具、执行部分任务、反馈异常，并将结果写回流程。

对于规则清晰、风险较低、结果可验证的任务，智能体可以受托处理。涉及关键判断或超出授权范围时，则由人工确认或接管，让智能化应用与业务责任保持一致。

4.兼顾运行与治理，让AI应用价值有据可循

随着越来越多智能体参与业务，企业需要进一步考虑如何让 AI 持续、可靠地运行。这要求企业看清智能体正在执行哪些任务、调用哪些能力、是否符合权限要求，以及运行成本和业务效果如何。

此次演讲介绍的 AlphaFlow AI 治理与能力中心，围绕 AI 能力的建设、发布、运行与治理，覆盖资产版本、身份权限、质量安全、运行成本和业务价值等方面，为企业统一管理 AI 能力提供支撑。

在落地路径上，微宏建议企业从通用基础能力或边界清晰的部门场景起步。例如，先围绕知识检索、文档理解或具体岗位任务验证效果，在可信数据与人机协同机制逐步完善后，再探索合同全生命周期、研发管理、客诉闭环等更复杂的业务场景。

通过分步建设，企业能够积累可复用的经验，并依据实际运行结果调整流程与智能体能力，让后续投入有据可循。

5.荣获“2026年度价值卓越奖”，持续深耕企业流程管理

本次峰会上，微宏荣获“2026年度价值卓越奖”，也为此次参展与主题分享增添了一份重要收获。对企业而言，数智化价值体现在日常业务的具体变化中：部门交接是否更加顺畅，重复操作是否减少，执行过程是否清晰可控，流程优化是否带来了可验证的改善。这些也是微宏持续关注的方向。

面向 AI 时代，微宏将继续深化 AlphaFlow 在流程规划设计、人机协同执行与流程优化方面的能力，帮助企业把智能化应用落实到具体业务中，让 AI 进入流程、理解业务，并协同完成工作。

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